（转载）各种cache技术基本特性

首先，介绍一下我（作者）自己使用Cache的背景，以便读者更清楚地了解我下面要讲述哪些内容。
我主要是一个Cache实现者，而不是使用者。为了给一些ORM（比如JPA实现）提供Cache支持，我需要包装其它的Open Source Cache，并考察它们的特性。
我对这些Open Source Cache的一些工作原理，了解得比较多。具体配置和使用细节，了解的比较少。
本文主要讲述的也是Cache的特性和工作原理，而不是一个安装、配置、使用的入门手册。
本文简述Cache的一般特性，详述Cache的高级特性，比如，分布式Cache，关联对象的Cache，POJO Cache等。
阅读本文需要具备基本的Cluster知识，ORM知识，数据库事务知识。本文不解释这些基本概念。

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Cache Features
首先，我们来浏览一下常见的Cache。
这个链接给出了常用的Java Open Source Cache。
http://java-source.net/open-source/cache-solutions

memcached，JBoss Cache，SwarmCache，OSCache，JCS，EHCache等开源项目的出镜率和关注率比较高。
memcached和其他几个不同，后面会详述。
JBoss Cache的特点是，功能大而全，可算是Cache集大成者，几乎什么都支持。
其余的几个都很轻量。SwarmCache，OSCache，JCS支持Cluster。EHCache不支持Cluster。

下面列出Cache的基本特性。
1. 时间记录
数据进入Cache的时间。

2. timeout过期时间
Cache里面的数据多久过期

3. Eviction Policy 清除策略
Cache满了之后，根据什么策略，应该清除哪些数据。
比如，最不经常被访问的数据，最久没有访问到的数据。

4. 命中率
Cache的数据被选中的比率

5. 分级Cache
有些Cache有分级的概念。比如，几乎所有的Cache都支持Region分区的概念。可以指定某一类的数据存放在特定的 Region里面。JBoss Cache可以支持更多的级别。

6. 分布式Cache
分布在不同计算机上的Cache

7. 锁，事务，数据同步
一些Cache提供了完善的锁，事务支持。

以上特性，大部分Cache都有相应的API支持。这些 API很直观，也很简单，本文不打算展开讲述。
本文下面主要介绍，memcached和JBoss Cache这两个具有代表意义的Cache的高级特性，包括分布式Cache的支持。

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memcached
http://www.danga.com/memcached/

memcached是一个 Client Server结构的远程Cache实现。
Server是用C写的，提供了多种语言的客户端API，包括Java, C#, Ruby, Python, PHP, Perl, C等多种语言。
memcached主要使用在Shared Nothing Architecture中。应用程序通过客户端API，从memcached server存取数据。
典型的应用，比如，用 memcached作为数据库缓存。
也常有这样的用法，用memcached存放HTTP Session的数据。具体做法是包装Session Interface，截获setAttribute(), getAttribute()方法。

MemcachedSessionWrapper {
Object getAttribute( key ){
return memcachedClient.get (session.getId() + key);
}
void setAttribute( key, value ){
memcachedClient.setObject(session.getId() + key, value);
}
}

不同计算机上的应用程序通过一个IP地址来访问memcahced Server。
同一个key对应的数据，只存在于一台memcached server的一份内存中。
memcached server也可以部署在多台计算机上。Memcached通过key的hashcode来判断从哪台memcached server上存取数据数据。我们可以看到，同一个key对应的数据，还是只存在于一台memcached server的一份内存中。
所以，memcached不存在数据同步的问题。这个特性很关键，我们后面讲到Cluster Cache的时候，就会涉及到数据同步的问题。
memcached 由于是远程Cache，要求放到Cache的Key和Value都是Serializable。
远程Cache，最令人担心的网络通信开销。据有经验的人说，memcached网络通信开销很小。
memcached的API设计也是远程通信友好的，提供了getMulti()等高粒度的调用方法，能够批量获取数据，从而减少网络通信次数。

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JBoss Cache
http://www.jboss.org/products/jbosscache

有一个商业Cluster Cache，叫做tangosol。
JBoss Cache是我唯一知道的能够和tangosol媲美的开源Cache。

Cluster Cache的数据同步，需要网络通信，这就要求放到Cache的数据是Serializable。
JBoss Cache提出了POJO Cache的概念，意思是数据不是Serializable，一样能够在Cluster中同步。
JBoss POJO Cache通过AOP机制，支持对象同步，支持对象属性的同步，支持关联对象的Cache，支持继承，集合，Query，并支持不同级别的事务，俨然一个小型内存数据库级别的数据存储系统。
下面进行解释。
最令人迷惑不解的是这个POJO的Cluster同步如何实现。
JBoss POJO Cache采用AOP来照管了POJO的通信和传播工作。天下没有免费的午餐，POJO不支持序列化，框架本身就要做这个工作——Marshal and Unmarshal，比如通过把Java对象翻译成XML，传播出去，对方收到XML，再翻译成Java对象。
上面说了，JBoss POJO Cache很像一个小型存储容器，JBoss POJO Cache的对象管理也非常类似Hibernate，JDO，JPA等ORM工具，同样有Detach和Attach的概念。
Attach就是 put，把对象放入到Cache中。Detach就是remove，把对象从Cache中删除。为啥要多起个名？
原因是，put的时候，放进去的是个干干净净的POJO，出来的时候，就是Enhanced Object，里面夹杂了很多Interceptor代码，监听对象的方法。
你操作这个对象的时候，JBoss AOP框架就获得了相应的通知，能够做出相应的反应，比如数据同步等。
JBoss POJO Cache支持对集合类型的AOP。同样需要把集合Attach（Put）进Cache，然后get出来，然后对集合进行操作，就可以被JBoss AOP截获了。

JBoss POJO Cache的基础是JBoss Tree Cache。这个Tree Cache类似于一个XML DOM树形数据结构。
JBoss Cache采用Full Qualified Name作为Cache Key，类似于XPath。比如，a/b/c/d。
当你删除a/b的时候，a/b/c，a/b/c/d等所有属于a/b的Key和对应数据，都被删除。
JBoss Cache的findObjects方法能够找出一串对象。比如，findObjects根据a/b/c/d能够找出a,b,c,d等4个对象，放在一个 Map中返回。
具体用法要参见API详细说明，因为JBoss POJO Cache提供了很多行为模式。
这 种分级的Cache功能很有用，实现起来也不难。只是，我觉得，还是不够强大。既然支持了类似于XPath的Key，不如索性支持XPath的条件查询。 比如，a[name=”n”]/b/c。当然，实现这种功能的代价非常大，需要遍历整个Cache Tree，正如XPath需要遍历整个DOM节点一样。

最后，JBoss Cache和tangosol一样，都支持了一个我认为如同鸡肋一般的功能，锁机制和事务支持。这个事务支持的意思是，Cache本身实现了类似于数据库的4种事务隔离级别。
在我看来，这种支持无疑是为了赚取眼球。Cache不当做Cache来用，搞些歪门邪道，大而不当。想当作数据库来用，那还不如把主要功夫花在上述提到的那种精确批量查询功能上。

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Cluster同步

Cluster 之间的Cache同步有多种实现方法。比如，JMS，RMI，Client Server Socket等方法，用的最多的，支持最广的方法是JGroups开源项目实现的Multicast。配置Cluster Cache，通常就相当于配置JGroups，需要阅读JGroups配置文档。
Cache的操作通常有4 个，get，put，remove，clear。
对 于Cluster Cache来说，读操作（get）肯定是Local方法，只需要从本台计算机内存中获取数据。Remove/clear两个写操作，肯定是Remote方 法，需要和Cluster其他计算机进行同步。Put这个写方法，可以是Local，也可以是Remote的。
Remote Put方法的场景是这样，一台计算机把数据放到Cache里面，这个数据就会被传播到Cluster其他计算机上。这个做法的好处是Cluster各台计算机的Cache数据可以及时得到补充，坏处是传播的数据量比较大，这个代价比较大
Local Put方法的场景是这样，一台计算机把数据放到Cache里面，这个数据不会被传播到Cluster其他计算机上。这个做法的好处是不需要传播数据，坏处 是Cluster各台计算机的Cache数据不能及时得到补充，这个不是很明显的问题，从Cache中得不到数据，从数据库获取数据是很正常的现象。
Local Put比起Remote Put的优势很明显，所以，通常的Cluster Cache都采用Local Put的策略。各Cache一般都提供了Local Put的配置选项，如果你没有看到这个支持，那么请换一个Cache。Very Happy

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Center vs Cluster
Memcached可以看作是Center Cache。
Center Cache和Cluster Cache的特性比较如下：
Center Cache没有同步问题，所以，remove/clear的时候，比较有优势，不需要把通知发送到好几个计算机上。
但是，Center Cache的所有操作，get/put/remove/clear都是Remote操作。而Cluster Cache的get/put都是Local操作，所以，Cluster Cache在get/put操作上具有优势。

Local get/put在关联对象的组装和分拆方面，优势比较明显。
关联对象的分拆是这个意思。
比如，有一个Topic对象，下面有几个 Post对象，每个Post对象都有一个User对象。
Topic对象存放到Cache中的时候，下面的关联对象都要拆开来，分成各自的 Entity Region来存放。
Topic Region -> Topic ID -> Topic Object
Post Region -> Post ID -> Post Object
User Region -> User ID -> User Object
这个时候，put的动作可能发生多次。Remote Put的开销就比较大。
Get的过程类似，也需要get多次，才能拼装成一个完整的Topic对象。


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过期数据
Cache可以用在任何地方，比如，页面缓存。但Cache的最常用场景是用在ORM中，比如，Hibernate，JDO，JPA中。
ORM Cache的使用方法有个原则——不要把没有Commit的修改数据放入到缓存中。这是为了防止Read Dirty。
数据库事务分为两种，一种是读事务，不修改数据，一种是写事务，修改数据。
写事务的操作流程如下：
db.commt();
cache.remove(key); // 这一步操作，清除了Cache数据，也记录了一个时间removeTime。

读事务的操作流程如下：
readTime = current time;
data = cache.get(key);
if(data is null){
data = db.load(key);
cache.put(key, data, readTime); // 这里要readTime传进去
}

这里需要注意的是put的时候，需要readTime这个参数。
这个readTime要和上一次的removeTime进行比较。
如果readTime > removeTime，这个put才能成功，数据才能够进入缓存。
这是为了保证不把过期数据放入到Cache中，及时反映数据库的变化。

另外，需要注意的是，cache.remove(key); 这个事件需要传播到Cluster其他计算机，通知它们清理缓存。
为什么需要这个通知？
一定要注意，这不是为了避免并发修改冲突。并发修改冲突的避免需要引入乐观锁版本控制机制。
有可能存在这样的误解，认为有了乐观锁版本控制机制，就不需要Cache.remove通知了。这是不对的。
Cache.remove通知的主要目的是，保证缓存能够及时清理过期数据，反映数据的变化，保证大部分时间内，应用程序显示给用户的不是过期数据。
另外，db.commt(); cache.remove(key); 这两步调用之间，有很小的可能发生另外的事务。这段极小的时间内，可能无法保证Read Committed，可能出现很短期的过期数据。
为什么说很短期，因为紧接着的Cache.remove就会清理过期数据。
如果偏执到这种程度，这么短期的几乎不可能发生的小概率事件，都不能容忍，那么可以，db.commt()之前，给Cache加一个悲观锁，不让别的事务，把数据Put进入Cache，就可以防止这个小概率、微影响的事件。
JBoss Cache和Tangosol就提供了这类鸡肋一般的悲观锁机制。典型的开发资源配置不当，有用的需要的不做，没用的功能使劲做。
ORM Query Cache
ORM Cache一般分为两种。一种是ID Cache（ORM文档中称为二级Cache），用来存放Entity ID对应的Entity对象；一种是Query Cache，用来存放一条查询语句对应的查询结果集。
ID Cache非常直观，如同上述讲述的，一般是一个Entity Class对应一个Region，Entity存放到对应的Region里面。
Query Cache比较复杂，而且潜在作用很大，值得仔细讲解。
现有的ORM对Query Cache的支持并不是很理想。
比如，Hibernate把整个结果集直接放在Query Cache中。这样，有任何风吹草动，发生了任何数据库的写操作，Query Cache都需要清空。
有 一种比较好的做法，把ID List存放在Query Cache中，每次获取的时候，先获取ID List，然后根据ID List获取Entity List。Query Cache根据Query涉及到的Table Name来进行清理，一旦发生对这些Table Name的修改操作，就可以根据不同情况，清理Query Cache。
比如，select t2.* from t1, t2 where t1.id = t2.foreign_id and t1.name = ‘a’
那么 insert into t1, delete from t1, insert into t2, delete from t2都会清除这条Query Cache。
同样的 update t1 set 这样的语句也会清除这条Query Cache。
Hibernate 为什么不这么做，因为Query Cache的情况比较复杂。也许选择的结果集并不是只有一个Entity类型，也许只是几个字段。
这个地方，如果细分，还是有很多功夫可以做的。而且也很值得花功夫做，因为Query Cache对于性能的提高，有很大作用。

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ORM Query Cache
Cache可以用在任何地方，比如，页面缓存。但Cache的最常用场景是用在ORM中，比如，Hibernate，JDO，JPA中。
ORM Cache一般分为两种。一种是ID Cache（ORM文档中称为二级Cache），用来存放Entity ID对应的Entity对象；一种是Query Cache，用来存放一条查询语句对应的查询结果集。
ID Cache非常直观，如同上述讲述的，一般是一个Entity Class对应一个Region，Entity存放到对应的Region里面。
Query Cache比较复杂，而且潜在作用很大，值得仔细讲解。
现有的ORM对Query Cache的支持并不是很理想。
比如，Hibernate把整个结果集直接放在Query Cache中。这样，有任何风吹草动，发生了任何数据库的写操作，Query Cache都需要清空。
有 一种比较好的做法，把ID List存放在Query Cache中，每次获取的时候，先获取ID List，然后根据ID List获取Entity List。Query Cache根据Query涉及到的Table Name来进行清理，一旦发生对这些Table Name的修改操作，就可以根据不同情况，清理Query Cache。
比如，select t2.* from t1, t2 where t1.id = t2.foreign_id and t1.name = ‘a’
那么 insert into t1, delete from t1, insert into t2, delete from t2都会清除这条Query Cache。
同样的 update t1 set 这样的语句也会清除这条Query Cache。
Hibernate 为什么不这么做，因为Query Cache的情况比较复杂。也许选择的结果集并不是只有一个Entity类型，也许只是几个字段。
这个地方，如果细分，还是有很多功夫可以做的。而且也很值得花功夫做，因为Query Cache对于性能的提高，有很大作用。

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Query Key
Query Cache的性能需要考虑几个方面。比如，Query Key。Query Key一般由2个部分组成：Query String部分，SQL, HQL, EQL, or OQL；参数部分。
寻找Query Key的对应数据的时候，Query Key的比较有两个步骤，先hash，然后equals。所以，Query Key的hashcode和equals两个方法很重要。尤其是equals方法。
equals 方法需要比较很长的Query String。如果没有命中，Query String不相等，那么开销很小，因为通常来说，不相等的String长度都不同，或者前面的字符串都不相同。开销最大的是命中的时候，Query String相等，那么需要把String从头比到尾。
我们可以采取一些方法来提高String的比较速度。比如，大部分的情况属于静态查 询，我们可以采用Singleton String。相同reference的String之间的比较速度很快。对于ORM来说，最好直接使用最外面的HQL, EQL, OQL作为Query Key，而不是采用生成的SQL结果。因为生成的SQL结果每次都是一个新String，具有不同的reference，Cache命中的时候，需要比较 整个字符串。
动态拼装的Query String的性能提高比较难办。因为最终的结果，都是一个新String。我采用的一种方式是，动态拼装的结果是一个String[]。两个 String[]如果相等，那么里面的元素String的reference都是相等的，这是由JVM对一个Class内部的String常量进行优化的 结果。
比如，
String[] a = {
“select * from t where”
“a = 1”
“and b = 2”
};

String[] b = {
“select * from t where”
“a = 1”
“and b = 2”
};

那么a和b的比较只需要3次String reference的比较

引用
EHCache不支持Cluster

这个是不正确得，ehcache1.2之后就支持cluster了，

还有一点就是关于query cache描述也不是很正确，
1 query cache其实应该是一个很大得范畴，不应该只用在orm那一层，也不局限把sql语句作为key，orm里这样使用定义query cache只是情况之一。
2 查询结果集也可以被缓存。只有当经常使用同样的参数进行查询时，这才会有些用处。在查询缓存中，它并不缓存结果集中所包含的实体的确切状态；它只缓存这些 实体的标识符属性的值、以及各值类型的结果。需要将打印sql语句与最近的cache内容相比较，将不同之处修改到cache中，所以查询缓存通常会和二 级缓存一起使用。而query cache虽然能提高性能，但是按照hibernate in action的话来说适用场景较少。

而如果我们放大query cache的概念，那么对于实时性要求不是很高的数据，它就能极大的提高性能，比如说主页，如果主页更新的时间为5分钟，那么query cache就能发挥其所长了。